I dati monolite microservizi rappresentano una delle sfide più complesse nella migrazione verso architetture distribuite. Passare da un database centralizzato a un ecosistema di servizi indipendenti richiede una strategia chiara per evitare di trasformare il monolite in un incubo distribuito.
La transizione da un’architettura monolitica a una basata su microservizi non è solo una questione di codice o deployment: il vero punto critico è come vengono gestiti, separati e sincronizzati i dati.
Il problema nascosto: la gestione dei dati
Quando si parla di migrazione a microservizi, l’attenzione si concentra spesso sulla suddivisione della logica applicativa. Tuttavia, mantenere un database monolitico condiviso da più servizi annulla i benefici dell’architettura distribuita.
Un database condiviso crea accoppiamento forte, rende difficile il versioning dei servizi e impedisce la scalabilità indipendente. Senza una strategia per i dati tra monolite e microservizi, si rischia di costruire un vero e proprio “monolite distribuito”.
Pattern architetturali per separare i dati
Per affrontare correttamente il problema dei dati monolite microservizi è necessario adottare pattern architetturali consolidati, ognuno con vantaggi e compromessi ben definiti.
Pattern 1: Database per Servizio
Il principio cardine è semplice: ogni microservizio possiede il proprio database, accessibile solo tramite API. Nessun altro servizio deve interrogare direttamente il database di un servizio esterno.
- Autonomia tecnologica: ogni servizio può scegliere SQL o NoSQL.
- Isolamento dei guasti: un problema locale non si propaga.
- Scalabilità indipendente: si scala solo ciò che serve.
Questo pattern è alla base delle architetture a microservizi moderne ed è ampiamente documentato nelle linee guida di architettura distribuita.
Pattern 2: Saga per la coerenza dei dati
Le transazioni ACID non sono applicabili in modo diretto in sistemi distribuiti. Il Saga Pattern gestisce la coerenza dei dati tramite una sequenza di transazioni locali con operazioni di compensazione.
Questo approccio accetta il principio di eventual consistency, riducendo l’accoppiamento tra servizi e migliorando la resilienza.
// Orchestratore di Saga semplificato
class OrderSaga {
async execute() {
try {
await this.createOrder();
await this.processPayment();
await this.reserveInventory();
} catch {
await this.compensate();
throw new Error("Saga fallita");
}
}
}
Il Saga Pattern è descritto in dettaglio anche nella documentazione di architettura a microservizi di Microsoft.
Saga Pattern – Microsoft Architecture Center
Pattern 3: Event-Driven Architecture
La condivisione dei dati può avvenire anche tramite eventi. Un servizio pubblica eventi quando il proprio stato cambia e gli altri servizi reagiscono aggiornando una copia locale dei dati.
Questo modello asincrono migliora il disaccoppiamento e riduce la dipendenza diretta tra servizi.
Event-Driven Architecture – Martin Fowler
Strategia di migrazione dei dati da monolite a microservizi
La migrazione dei dati non deve mai essere un’operazione “big bang”. Un approccio graduale riduce il rischio e consente di validare ogni passaggio.
- Identificare i bounded context nel monolite.
- Introdurre un Anti-Corruption Layer.
- Sincronizzare i dati con CDC o eventi.
- Deviare gradualmente il traffico verso i nuovi servizi.
- Rimuovere il codice legacy non più utilizzato.
Conclusione
Gestire correttamente i dati monolite microservizi è la chiave per una migrazione di successo. Senza una strategia chiara, i microservizi rischiano di ereditare tutti i problemi del monolite, moltiplicandone la complessità.
Adottare pattern come Database per Servizio, Saga ed Event-Driven Architecture consente di costruire sistemi più resilienti, scalabili e manutenibili nel lungo periodo.
